def document(doc):
condition = TextInput(title='Enter your condition')
col = MultiSelect(title='Select the columns', options=list(df.columns))
button = Button(label='Update')
pre = PreText()
pre.text = condition.value
def update():
cond = condition.value
cols = col.value
text = df.query(cond)[cols].describe()
pre.text = str(text)
button.on_click(update)
l = layout([[[condition, button], col], pre])
doc.add_root(l)
paso_1 = '1. Curva de Intensidad-Duración para un TR dado. Se genera tormenta de 24 hs de duración y pulsos de precipitación total de 1, 2, o 6hs.'
paso_2 = '2. Utilizar el método de los Bloques Alternos para obtener el perfil temporal de la tormenta.'
paso_3 = '3. Obtener los pulsos de precipitación efectiva a partir del método de las abstracciones del SCS.'
paso_4 = '4. Estimación de los parámetros del HUI de Nash a partir del método de Nash o Devoto.'
paso_5 = '5. Obtener la función HUI Nash.'
paso_6 = '6. Obtener el HU_T a partir del HUI siendo T: 1, 2, o 6 hs.'
paso_7 = '7. Convolucionar los pulsos de precipitación efectiva y HU_T. Se obtiene el hidrograma de caudal directo y total (Qtotal = Qdirecto + Qbase).'
TEXT.text = intro + '\n' + paso_1 + '\n' + paso_2 + '\n' + paso_3 + '\n' + paso_4 + '\n' + paso_5 + '\n' + paso_6 + '\n' + paso_7
# In[48]:
# Plot IDF
p_1 = figure(plot_width=500,
plot_height=500,
x_axis_label='Duración [min] (eje logarítmico)',
y_axis_label='I [mm/h]',
title='1. Curva Intensidad Duración',
x_axis_type='log')
p_1.line(x='t_d', y='I', source=source_idf, color='purple')
p_1.background_fill_color = 'lightblue'
p_1.background_fill_alpha = 0.20
verts = unit_poly_verts(theta, centre)
x = [v[0] for v in verts]
y = [v[1] for v in verts]
#-------------------------------------------------------#
dataset = getdata(select3.value)
datestat = PreText(text='', width=500)
bodyROM = ['腰椎旋轉', '胸椎旋轉']
years = ['左邊', '右邊', '差值(%)']
x1 = [(rom, year) for rom in bodyROM for year in years]
time = datetime.strftime(dataset['date'], '%Y-%m-%d')
dataset['date'] = time
datestat.text = dataset['date']
counts = dataset['lx_lf_rom_r'], dataset['lx_lf_rom_l'], dataset[
'lumbarDf'], dataset['tx_r_rom_r'], dataset['tx_r_rom_l'], dataset[
'tx_Df'] # like an hstack
# 肌肉張力測量
# 坐姿斜方肌
group1 = ['肌肉張力(Hz)', '肌肉硬度(N/m)', '肌肉彈性']
group1_y = ['左邊', '右邊', '差值(%)']
group1_x = [(a, b) for a in group1 for b in group1_y]
counts16 = dataset['myo_t_f_l'], dataset['myo_t_f_r'], dataset[
'myo_t_f_df'], dataset['myo_t_s_l'], dataset['myo_t_s_r'], dataset[
'myo_t_s_df'], dataset['myo_t_d_l'], dataset['myo_t_d_r'], dataset[
'myo_t_d_df']
counts16_table1 = dict(
item=['肌肉張力(Hz)', '肌肉硬度(N/m)', '肌肉彈性'],
Left=[dataset['myo_t_f_l'], dataset['myo_t_s_l'], dataset['myo_t_d_l']],
